Sistem Deteksi Cacat Kayu dengan Metode Deteksi Tepi SUSAN dan Ekstraksi Ciri Statistik

## PUTU DEBBY WANANDA, LEDYA NOVAMIZANTI, RATRI DWI ATMAJA
Program Studi S1 Teknik Telekomunikasi Telkom University Email : debbywananda92@gmail.com
Received 25 Oktober 2017 | Revised 5 Desember 2017 | Accepted 28 Januari 2018

## ABSTRAK
Kayu  menjadi  suatu  bahan  dasar  untuk  menghasilkan  berbagai  macam  jenis produk  olahan  kayu.  Untuk  menghasilkan  produk  olahan  kayu  dengan  kualitas tinggi, dengan ketahanan produk yang kuat, dan umur dari produk olahan kayu tersebut dapat bertahan lama maka diperlukan bahan dasar kayu yang berkualitas dalam  artian  tanpa  cacat  sebagai  bahan  dasarnya.  Pada  penelitian  ini  telah dirancang sebuah sistem pendeteksian kayu untuk mengklasifikasikan kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak dengan metode deteksi tepi SUSAN dan ekstraksi ciri statistik orde kedua, dengan tingkat akurasi sebesar 90,67% dan waktu komputasi 2,5 detik. Sehingga mengurangi adanya human error dan efisiensi  waktu dalam pensortiran. Parameter nilai threshold (t) = 0,1 pada metode deteksi tepi SUSAN, dan ciri angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM) pada metode ekstraksi ciri statistik orde kedua, memberikan hasil optimal dalam sistem ini.
Kata kunci : cacat kayu, deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik

## ABSTRACT
Wood  becomes  a  basic  material  to  produce  various  types  of  wood  processing products. To produce high quality processed wood products, with robust product durability,  and  long  life of  the  processed  wood  products  can  last  a  long  time  it takes quality wood base material in the sense without flaw as the basic material. In  this  research, we  have designed  a  wood  detection  system  to classify  normal wood (without defects) and damaged wood with SUSAN edge detection method and  second  order statistic  extraction with accuracy of 90.67% and  computation time 2.5 seconds. Thus reducing human error and time efficiency in sorting. The threshold value parameter (t) = 0.1 on the SUSAN edge detection method, and angular  second  moment  (ASM),  correlation,  variance,  and  inverse  different moment  (IDM)  characteristics  in  second  order  statistical  feature  extraction methods, gives optimal results in this system.
Keywords : wood defect, SUSAN edge detector, statistical feature extraction

## 1. PENDAHULUAN
Hasil  survei  Badan  Pusat  Statistik (BPS,  2017) mencatat  bahwa  sepanjang  2015,  volume ekspor  kayu  lapis  Indonesia  seberat  2,47  juta  ton,  naik  5,4  persen  dibanding  tahun sebelumnya. Nilai ekspor kayu lapis mencapai US$ 2,37 miliar, naik tipis dari tahun sebelumnya US$  2,23  miliar.  Hal  ini  mendorong  industri  kayu  olahan  untuk  tetap  dapat  bersaing  dalam memproduksi  produk  –  produk  unggulan  kayu  olahan.  Demi  tercapainya  olahan  kayu  yang berkualitas tinggi dan tahan dalam waktu lama, industri olahan kayu ini harus memilih  kayu yang  berkualitas  untuk  bahan  baku.    Kayu  dengan  kualitas  rendah  dan  cacat    akan berpengaruh  terhadap  kualitas,  kekuatan  dan  ketahanan  kayu  tersebut.  Disinilah  peran teknologi  dan  informasi  untuk  mengurangi  terjadinya  kesalahan  manusia    dalam  pemilihan kayu yang akan diolah. Peran teknologi komunikasi dan informasi di sini adalah untuk membuat software yang dapat dipakai dalam membedakan dan/atau mendeteksi kayu yang cacat atau kayu  yang  berkualitas  tinggi.  Dengan  teknologi  ini  pekerjaan  lebih  efisien  dan  mengurangi terjadi human  error.  Cacat  kayu  perlu  diperhatikan  karena  sangat  berpengaruh  terhadap kekuatan dan umur dari produk kayu olahan. Cacat kayu  dapat terjadi karena alam seperti cacat mata kayu, borok karena luka, maupun  retak akibat proses pengangkutan, pengeringan, dan finishing.
Penelitian sebelumnya merancang sistem pensortiran otomatis untuk mendeteksi cacat pada kayu  dengan  berbagai  metode  ekstraksi  ciri,  yaitu Local  Binary  Patern (Achsani,  2015) , Gabor Wavelet Transform (Praja, 2015) dan ekstraksi ciri statistik orde satu (Mahendra, et al, 2015) dengan metode klasifikasi yang sama yaitu k-NN. Diperoleh tingkat akurasi 89,4% pada Local Binary Patern, 75,6% pada Gabor Wavelet Transform, dan 79,323% pada ekstraksi ciri statistik. Pada penelitian (Jabo, 2011) , SUSAN Edge detector cukup tahan terhadap noise dalam mendeteksi cacat retak pada kayu. Mengacu pada penelitian tersebut, peneliti membuat sistem deteksi adanya cacat pada kayu menggunakan citra HSV, deteksi tepi SUSAN, ekstraksi ciri statistik, dan metode klasifikasi k- Nearest Neighbour yang dibagi menjadi dua kelas yaitu: kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak (cacat dengan cacat mata kayu atau cacat berupa retakan  pada  kayu).  Rumusan  masalah  yang  akan  dihadapi  sistem  antara  lain  adalah: menganalisis  performansi  sistem  berdasarkan  hasil  akurasi  dari  pemilihan  citra  berwarna transformasi  citra  RGB  ke  citra  HSV,  merancang  sistem  deteksi  cacat  kayu  menggunakan metode  deteksi  tepi  SUSAN  dan  ekstraksi  ciri  statistik ,  serta  menentukan  parameter  dari metode yang memberikan akurasi terbaik.

## 1.1 Transformasi Citra Berwana RGB ke Citra Berwarna HSV
HSV  ( hue,  saturation,  value)  merupakan  ruang  warna  yang  komponen-komponennya berkontribusi  langsung  pada  persepsi  visual  manusia. Hue  digunakan  untuk  membedakan warna  merah,  hijau,  biru,  dan  untuk  menentukan  tingkat  kemerahan,  kehijauan,  dst  dari sebuah cahaya. Saturation merupakan persentase cahaya putih yang ditambahkan ke cahaya murni. V alue merupakan intensitas cahaya yang dirasakan (Rodrigues, 2004) .
Formula yang digunakan untuk transformasi RGB menjadi HSV, sebagai berikut:
ℎ = ; ≥ 2 −  ; < , (1) = [( ) ( )] ( ) ( )( ) , (2)
= 1 − [ ( , , )] , (3)
= ( + + ) , (4)
dengan  (r,  g,  b)  adalah  warna-warna  pada  ruang  warna  RGB,  dan  (h,  s,  v)  adalah  warna- warna pada ruang warna HSV (Gonzales, 2004) .

## 1.2 SUSAN ( Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus)
SUSAN  adalah  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk  melakukan  deteksi  fitur  suatu  objek dalam suatu citra. SUSAN menggunakan circular mask untuk mendeteksi tepi (edge) dan pojok ( corner)  dari  suatu  objek.  Algoritma  ini  membandingkan  nilai  kecerahan  setiap  piksel  yang terdapat di dalam mask  dengan nilai piksel di tengah mask. Piksel di titik tengah tersebut disebut nucleus. Jumlah  piksel yang memiliki nilai sama dengan  nucleus dalam suatu mask didefinisikan sebagai Univalue Segment Assimilating Nucleus (USAN) area. Pendeteksian tepi atau  pojok  dari  suatu  objek  merupakan  pencarian  daerah  dengan  nilai  USAN area  terkecil (Smith, 1997)
Gambar 1. Circular Mask algoritma SUSAN (Smith, 1997)

## 1.2.1 SUSAN Edge Detection
Deteksi  tepi  suatu  objek  menggunakan  SUSAN  memanfaatkan  suatu circular  mask.  Mask ditempatkan  di  setiap  titik  dalam  citra  kemudian  dibandingkan  nilainya  dengan  titik  tengah mask. Persamaan yang digunakan untuk pembandingan ini adalah (Smith, 1997) :
( ̅, ) = 1, |  ( ̅) − ( )| ≤ 0, | ( ̅) − ( )| > , (4)
dimana r 0 adalah posisi nucleus dalam citra, r adalah posisi nucleus pada citra lain di dalam mask,  I  adalah  nilai  kecerahan  piksel,  t  merupakan  nilai  threshold  beda  kecerahan,  dan  c merupakan hasil perbandingan.
Pembandingan dilakukan untuk setiap piksel di dalam mask dan kemudian dihitung nilai total hasil perbandingannya dengan persamaan :
( 0 ) = ∑ ( , 0 ) , (5)
dimana n merupakan jumlah total piksel SUSAN. Kemudan nilai n dibandingkan dengan nilai threshold  g,  yang  disebut  geometric  threshold.  Nilai  g  ditetapkan  sebagai 3 4 . Initial edge response dihitung dengan menggunakan aturan sebagai berikut :
( 0 ) = − ( 0 ),            jika   ( 0 ) < 0, , (6)
dimana ( ) merupakan hasil  garis tepi  ( edge response). Dari persamaan tersebut terlihat bahwa  semakin  kecil  daerah  SUSAN  maka  semakin  besar edge  response.  Persamaan  yang digunakan SUSAN untuk menghitung jumlah piksel yang memiliki derajat kecerahan yang mirip dengan nucleus (Novamizanti, 2011) .

## 1.2.2 SUSAN Corner Detection
Prinsip  kerja  SUSAN corner  detection  hampir  sama  dengan  edge  detection  yaitu  dengan membandingkan semua piksel di dalam mask dengan nucleus (Anna, 2011) . Persamaan yang digunakan SUSAN untuk menghitung jumlah piksel yang memiliki derajat kecerahan yang mirip dengan nucleus adalah :
( 0 ) =   ∑ {1 − | ( ) − ( 0 )| − } ∁ , (7)
dimana  N( 0 )  adalah  jumlah  piksel,  I( 0 )  adalah  kecerahan nucleus, I( )  adalah kecerahan piksel dalam circular mask, R adalah radius mask, dan t adalah threshold. ( ) dihitung sebagai berikut:
( ) 1, > 0 0, ≤ 0 . (8)
Nucleus akan menjadi corner saat N( 0 ) menjadi nilai 143ocal minimum (Wu, et al, 2001) .

## 1.3 Ekstraksi Ciri Statistik
Ekstraksi  ciri  statistik  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  :  ektraksi  ciri  statistik  orde  pertama  dan ekstraksi ciri statistik orde kedua.

## 1.3.1 Ekstraksi Ciri Statistik Orde Pertama
Ekstraksi  ciri  orde  pertama  merupakan  metode  pengambilan  ciri  yang  didasarkan  pada karakteristik  histogram  citra.  Histogram  menunjukkan  probabilitas  kemunculan  nilai  derajat keabuan piksel pada suatu citra. Dari nilai-nilai pada histogram yang dihasilkan, dapat dihitung beberapa parameter ciri orde pertama, antara lain adalah mean, skewness, variance, kurtosis, dan entropy (Modul Praktikum Pengolahan Citra, 2008) .
a. Mean (μ), menunjukkan ukuran dispersi dari suatu citra.
= ∑ ( ) , (9)
Dimana f n merupakan  suatu  nilai  intensitas  keabuan,  sementara p(f n )  menunjukkan  nilai histogramnya (probabilitas kemunculan intensitas tersebut pada citra).
b. Variance (σ 2 ), menunjukkan variasi elemen pada histogram dari suatu citra.
= ∑ ( − ) ( ) . (10)
c. Skewness (α 3 ), menunjukkan tingkat kemencengan relatif kurva histogram dari suatu citra.
= ∑ ( − ) ( ) . (11)
d. Kurtosis (α 4 ), menunjukkan tingkat keruncingan relatif kurva histogram dari suatu citra.
= ∑ ( − ) ( ) − 3 . (12)
e. Entropy (H), menunjukkan ukuran ketidakteraturan bentuk dari suatu citra.
= − ∑ ( ). log ( ) . (13)

## 1.3.2 Ekstraksi Ciri Statistik Orde Kedua
Pada beberapa kasus, ciri orde pertama tidak lagi dapat digunakan untuk mengenali perbedaan antar citra. Pada kasus seperti ini, kita membutuhkan pengambilan ciri statistik orde dua. Salah satu teknik untuk memperoleh ciri statistik orde dua adalah dengan menghitung probabilitas hubungan ketetanggaan antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut tertentu. Pendekatan ini bekerja dengan membentuk sebuah matriks kookurensi dari data citra, dilanjutkan dengan menentukan ciri sebagai fungsi dari matriks antara tersebut (Novamizanti, 2015) .
Kookurensi berarti kejadian bersama, yaitu jumlah kejadian satu level nilai piksel bertetangga dengan  satu  level  nilai  piksel  lain  dalam  jarak  ( d)  dan  orientasi  sudut  (θ)  tertentu.  Jarak dinyatakan  dalam  piksel  dan  orientasi  dinyatakan  dalam  derajat.  Orientasi  dibentuk  dalam empat arah sudut dengan interval sudut 45°, yaitu 0°, 45°, 90°, dan 135°. Sedangkan jarak antar piksel biasanya ditetapkan sebesar 1 piksel. Parameter – parameter yang akan dihitung pada ektrasi ciri statistik orde kedua ini adalah Angular Second Moment, Contrast, Correlation, Variance, Inverse Difference Moment, dan Entropy (Modul Praktikum Pengolahan Citra, 2008) .
a. Angular Second Moment, menunjukkan ukuran sifat homogenitas citra.
= ∑ ∑ { ( , )} , (14)
Dimana p(i,j) menyatakan nilai pada baris i dan kolom j pada matriks kookurensi.
b. Contrast, menunjukkan ukuran penyebaran (momen inersia) elemen-elemen matriks citra. Jika  letaknya  jauh  dari  diagonal  utama,  nilai  kekontrasan  besar.  Secara  visual,  nilai kekontrasan adalah ukuran variasi antar derajat keabuan suatu daerah citra.
= ∑ ∑ ∑ ( , ) [ − ] = . (15)
c. Correlation,  menunjukkan  ukuran  ketergantungan  linear  derajat  keabuan  citra  sehingga dapat memberikan petunjuk adanya struktur linear dalam citra.
= ∑ ∑ ( ). ( , ) . (16)
d. Variance,  menunjukkan  variasi  elemen-elemen  matriks  kookurensi.  Citra  dengan  transisi derajat keabuan kecil akan memiliki variansi yang kecil pula.
=   ∑ ∑ ( − ) − ( , ) . (17)
e. Inverse  Different  Moment,  menunjukkan  kehomogenan  citra  yang  berderajat  keabuan sejenis. Citra homogen akan memiliki harga IDM yang besar.
= ∑ ∑
( ) ( , ) . (18)
Sistem Deteksi Cacat Kayu Dengan Metode Deteksi Tepi Susan dan Ekstraksi Ciri Statistik
f. Entropy,  menunjukkan  ukuran  ketidakteraturan  bentuk.  Harga  ENT  besar  untuk  citra dengan transisi derajat keabuan merata dan bernilai kecil jika struktur citra tidak teratur (bervariasi).
= − ∑ ∑ ( , ). log ( , ) . (19)
1.4 k-Nearest Neighbour (k-NN) Prinsip kerja k-Nearest Neighbor (k-NN) adalah mencari jarak terdekat antara data yang akan dievaluasi  dengan  k  tetangga  ( neighbor)  terdekatnya  dalam  data  pelatihan.  Mirip  dengan teknik  klastering,  mengelompokkan  suatu  data  baru  berdasarkan  jarak  data  baru  itu  ke beberapa  data/tetangga  ( neighbor)  terdekat.  Nilai  k  yang  terbaik  untuk  algoritma  ini tergantung  pada data.  Secara  umum,  nilai  k  yang  tinggi  akan  mengurangi  efek  noise  pada klasifikasi, tetapi membuat batasan antar setiap klasifikasi semakin kabur. Metode jarak yang akan digunakan pada penelitian ini adalah Euclidean Distance (Prasetyo, 2012) .
Euclidean Distance adalah metrika yang paling sering digunakan untuk menghitung kesamaan dua vektor. Euclidean Distance menghitung akar dari kuadrat perbedaan dua vektor. Rumus Euclidean Distance :
= ∑ ( − ) , (20)
dimana X 1 = sampel data, X 2 = data uji/testing, i = variabel data, d = jarak, p = dimensi data

## 1.5 Kerusakan dan Cacat  Pada Kayu
Kerusakan  pada  kayu  adalah  menurunnya  kekuatan  kayu  akibat  adanya/terjadinya  retak– retak,  pecah–pecah,  belah,  pelapukan  karena  cuaca,  serangan  serangga  atau  jamur;  juga menurunnya mutu kayu akibat terjadinya perubahan warna, berubahnya nilai dekoratif. Hal ini dapat  diakibatkan  oleh  ulah  manusia  yang  kurang  cermat  dalam  mengelola  kayu (Modul Teknologi Bahan Kayu, 2015) , misalnya:
a. Pemeliharaan hutan yang kurang baik,
b. Cara penebangan pohon yang salah,
c. Pembagian kayu yang keliru,
d. Cara menggergaji yang keliru, dan
e. Pengeringan kayu yang tidak sesuai.
Hal  yang  akan  dibahas  pada  penelitian  ini  adalah  pendeteksian  pada  cacat  mata  kayu  dan cacat berupa retakan pada kayu yang akan digunakan dalam pensortiran kayu olahan untuk mengurangi adanya human error.
Mata kayu merupakan lembaga atau bagian cabang yang berada di dalam kayu. Mata kayu dapat dibedakan :
a. Mata kayu sehat, yaitu mata kayu yang tidak busuk, berpenampang keras, tumbuh kukuh dan  rapat  pada  kayu,  berwarna  sama  atau  lebih  gelap  dibandingkan  dengan  kayu sekitarnya.
b. Mata  kayu  lepas,  yaitu  mata  kayu  yang  tidak  tumbuh  rapat  pada  kayu,  biasanya  pada proses pengerjaan, mata kayu ini akan lepas dan tidak ada gejala busuk.
c. Mata  kayu  busuk,  yaitu  mata  kayu  yang  menunjukkan  tanda-tanda  pembusukan  dan bagian-bagian kayunya lunak atau lapuk, berlainan dengan bagian-bagian kayu sekitarnya.
Pengaruh mata kayu :
a. Mengurangi sifat keteguhan kayu.
b. Menyulitkan pengerjaan karena kerasnya penampang mata kayu (mata kayu sehat).
c. Mengurangi keindahan permukaan kayu.
d. Menyebabkan lubangnya lembaran-lembaran finir.
Pada  kayu  bulat  sering  terlihat  adanya  serat-serat  yang  terpisah  memanjang.  Berdasarkan ketentuan pengujian kayu, maka :
a. Jika lebar terpisahnya serat ≤ 2 mm, dinamakan retak.
b. Lebar terpisahnya serat ≤ 6 mm, dinamakan pecah.
c. Lebar terpisahnya serat ≥ 6 mm, dinamakan belah.
Pada penelitian ini, sistem yang akan dibuat tidak akan membedakan apakah itu retak, pecah, ataupun  belah.  Karena  cacat  retakpun  sudah  temasuk  cacat  yang  akan  mempengaruhi kekuatan kayu dan umur dari hasil olahan kayu tersebut. Penyebab terjadinya cacat pecah dan belah, diantaranya :
a. Ketidakseimbangan arah penyusutan pada waktu kayu menjadi kering.
b. Tekanan di dalam tubuh kayu yang kemudian terlepas pada waktu kayu ditebang.
c. Kesalahan dalam teknik penebangan atau menimpa benda-benda keras.
Pengaruh cacat pecah atau belah :
a. Mengurangi keteguhan tarik.
b. Mengurangi keteguhan kompresi, distribusi beban jadi tidak merata.
c. Keteguhan geser berkurang, akibat luasan daerah yang menahan beban berkurang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Tujuan dari penelitian ini adalah merancang sebuah sistem pendeteksian kayu dengan kondisi normal  (tanpa  cacat)  dan  rusak  (cacat  dengan cacat  mata  kayu  atau  cacat  berupa  retakan pada  kayu)  dengan  metode  deteksi  tepi  SUSAN  ( Smallest  Univalue  Segment  Assimilating Nucleus) Edge Detector dan ekstraksi ciri statistik, sehingga  berguna dalam penyortiran kayu untuk mengurangi adanya human error dan tahap penyortiran akan menjadi lebih efektif.
Langkah-langkah  metodologi  penelitian  yang  dilakukan  untuk  mencapai  tujuan  tersebut, adalah sebagai berikut :
1. Pencarian referensi melalui studi pustaka tentang:
a. Kayu.
b. Pengolahan citra digital  dan transformasi citra RGB ke citra HSV.
c. Deteksi tepi SUSAN
d. Algoritma k-NN
2. Pengumpulan Data
Bertujuan untuk mendapatkan data citra kayu yang akan menjadi input dalam sistem.
(a)
(b)
Gambar 2. Contoh Citra Kayu (a) Kayu Normal, (b) Kayu Cacat
Data diperoleh dari industri kayu yang ada di Bandung. Total citra kayu yang digunakan dalam penelitian sebanyak 350 citra. Pada proses pelatihan menggunakan 50 citra yang dibagi menjadi 25 citra kayu normal (tanpa cacat) dan 25 citra kayu rusak (cacat dengan cacat mata kayu atau cacat berupa retakan pada kayu), sedangkan pada proses pengujian menggunakan citra sebanyak 300 buah citra yang dibagi menjadi 150 citra kayu normal (tanpa cacat) dan 150 citra kayu rusak (cacat dengan cacat mata kayu atau cacat berupa retakan pada kayu).
3. Perancangan Sistem
Secara  umum  sistem  dibagi  menjadi  lima  tahap.  Pertama,  pengambilan citra  kayu  akan dilakukan secara offline dengan kamera digital, dimana format citra yang dihasilkan berupa citra  RGB.  Input  citra  RGB  di  tranformasi  ke  citra  HSV  dan  dibagi  per layer  sebagai pembanding  akurasi  sistem.  Selanjutnya  dilakukan  proses  deteksi  tepi  dengan  metode SUSAN, sehingga menghasilkan citra biner. Citra biner hasil deteksi tepi SUSAN tersebut diproses  kembali  menggunakan  metode  ekstraksi  ciri  statistik,  yang  selanjutnya  akan diklasifikasikan dengan metode k- Nearest Neighbour dalam dua class, yaitu : kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak (cacat dengan cacat mata kayu atau cacat berupa retakan pada kayu). Setelah itu akan didapatkan output berupa hasil deteksi apakah kayu tersebut kayu normal atau kayu rusak.

## Gambar 3. Gambaran Umum Sistem Deteksi Kayu
4. Implementasi Perangkat Lunak Sistem dirancang dengan menggunakan Matlab R2015a.
5. Analisis Performansi
Melakukan  analisis performansi pendeteksian  kayu dengan kondisi  normal  (tanpa cacat) dan  rusak  (cacat  dengan  cacat  mata  kayu  atau  cacat  berupa  retakan  pada  kayu) menggunakan  metode  deteksi  tepi  SUSAN  dan  ekstraksi  ciri  statistik.  Parameter performansi sistem yang digunakan, yaitu tingkat akurasi.
Citra Kayu Konversi Citra RGB ke HSV Ekstraksi Ciri Statistik Klasifikasi dengan k-NN Hasil Klasifikasi
6. Pembandingan Metode
Membandingan  parameter  yang  ada  pada  metode  deteksi  tepi  SUSAN,  dan  metode  ciri statistik orde statistik mana yang paling baik untuk mendapatkan ciri sebuah kayu.
7. Pengambilan Kesimpulan
Mengambil  kesimpulan  setelah  melakukan  pengujian  sistem  pendeteksian  kayu menggunakan metode deteksi tepi SUSAN, dan ekstraksi ciri statistik.

## 3. HASIL DAN DISKUSI
Sebelum melakukan skema pengujian pada sistem yang telah dirancang, perlu adanya proses pelatihan  pada  50  buah  data  citra  latih.  Proses  pelatihan  ini  akan  menggunakan  beberapa parameter uji, yaitu nilai threshold (t=0.01, 0.05, 0.1, 0.2, dan 0.3), mask size (mask size = 3,  5,  dan  7),  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama  dan  orde  kedua,  k  =  1  dan metode  jarak Euclidean Distance.

## Tabel 1. Hasil Pelatihan Nilai Threshold (t) pada Deteksi Tepi SUSAN
Mask Size = 3; Ekstraksi Ciri = Orde 1 dan 2; k = 1 Euclidean Distance Layer Nilai t 0,01 0,05 0,1 0,2 0,3 Hue 100% 100% 98% 98% 98% Saturation 100% 100% 100% 88% 82% Value 100% 100% 100% 98% 96%
Berdasarkan  Tabel  1,  pengujian  nilai threshold  (t)  =  0,01;  0,05  dan  0,1  pada  ketiga  layer menghasilkan tingkat akurasi sebesar 100% pada nilai t < 0,1 dan layer hue. Semakin besar nilai t maka jumlah piksel yang memiliki derajat kecerahan yang mirip dengan nucleus akan makin berkurang. Sehingga hasil edge response menjadi tidak optimal.
Tabel 2. Hasil Pelatihan Mask Size pada Deteksi tepi SUSAN
Ekstraksi Ciri = Orde 1 dan 2; k = 1 Euclidean Distance Mask Size Nilai t 0,01 0,05 0,01 0,05 0,1 0,01 0,05 0,1 Hue Saturation Value 3 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 5 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 7 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100% 100%
Berdasarkan  Tabel  2,  saat  proses  pelatihan  terhadap mask  size  =  3,  5,  dan  7  dengan parameter terbaik pada Tabel 1, menunjukkan bahwa semua mask size dapat menghasilkan tingkat  akurasi  sebesar  100%.  Artinya  parameter mask  size  tidak  berpengaruh  terhadap sistem, karena semua nilai mask yang ada pada USAN area akan meliputi keseluruhan struktur dari sebuah citra pada setiap area yang telah dipetakan.

## 3.1 Hasil Pengujian
Berikut  merupakan  hasil  pengujian  terhadap  300  buah  citra  uji  dalam  peroses  pengujian terhadap nilai threshold (t) dan mask size.

## 3.1.1 Proses Pengujian Pada Citra HSV dan Deteksi Tepi SUSAN
Pada pengujian ini, digunakan beberapa parameter uji, yaitu layer citra HSV (Hue, Saturation, dan Value) nilai threshold (t=0,01 s.d 0,1), mask size (mask size = 3; 5; dan 7), ekstraksi ciri statistik orde pertama dan orde kedua, k = 1 dan metode jarak Euclidean Distance.

## Tabel 3. Hasil Pengujian Citra HSV pada Nilai t dan Mask Size
Ekstraksi Ciri = Orde 1 dan 2; k = 1 Euclidean Mask Size Nilai t 0,01 0,05 0,01 0,05 0,1 0,01 0,05 0,1 Hue Saturation Value 3 58,00% 66,00% 64,67% 83,00% 90,33% 53,00% 57,00% 57,00% 5 57,66% 61,67% 57,33% 74,67% 89,00% 46,67% 54,67% 57,67% 7 64,33% 62,00% 58,67% 70,67% 88,67% 51,00% 56,67% 59,67%
Berdasarkan  Tabel  3,  secara  umum layer  Saturation  menghasilkan  performasi  lebih  baik daripada layer  lainnya.  Hal  ini  karena  Saturation  merupakan  persentase  cahaya  putih  yang ditambahkan  ke  cahaya  murni.  Hal  ini  sesuai  dengan  penentuan  area USAN    yang direpresentasikan pada bagian putih dari mask. Tingkat akurasi tertinggi terdapat pada layer saturation, t = 0,1 dan mask size = 3 sebesar 90,33%. Paremeter ini akan diujikan lagi untuk menentukan  ciri  dari  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama  dan  orde  kedua  yang  mempunyai tingkat akurasi tertinggi.

## 3.1.2 Analisis Pengaruh tiap Ciri dari Ekstraksi Ciri Statistik terhadap Akurasi Sistem
Ekstraksi  ciri  statistik  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  :  ekstraksi  ciri  statistik  orde  pertama  dan ekstraksi ciri statistik orde kedua. Ekstraksi ciri statistik orde pertama mempunyai 5 parameter histogram  citra,  antara  lain  adalah mean,  skewness,  variance,  kurtosis,  dan  entropy. Sedangkan ekstraksi ciri statistik orde kedua mempunyai 6 parameter hubungan probabilitas ketetanggaan, antara lain adalah angular second moment (ASM), contrast, correlation, inverse different  moment  (IDM),  variance,  dan  entropy.  Proses  pengujian  ini  akan  menggunakan parameter hasil pengujian dengan tingkat akurasi tertinggi sebelumnya, yaitu :
1. Layer Saturation pada citra HSV.
2. Nilai threshold, t = 0,1 pada metode SUSAN Edge Detector.
3. Mask Size = 3 pada metode SUSAN Edge Detector.
4. Nilai k = 1 pada metode klasifikasi k- Nearest Neighbour dengan jarak distance euclidean.
Berdasarkan hasil pengujian terhadap tiap ciri pada ekstraksi ciri statistik, grafik pada Gambar 4 menunjukkan bahwa secara umum hasil ekstraksi ciri dengan statistik orde kedua lebih baik dari pada orde satu. Perhitungan probabilitas hubungan ketetanggaan antara dua piksel pada jarak dan orientasi sudut pada posisi corner SUSAN mengakibatkan ciri dari tiap kayu semakin detail.  Sifat  homogenitas  atau  derajat  keabuan  yang  sama  antar  pikselnya  dan  kookurensi yang berarti kejadian bersama satu level nilai piksel bertetangga dengan satu level nilai piksel lainnya. Pada ciri statistik orde kedua, akurasi tertinggi sebesar 90,67% terdapat pada metode ciri angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM). Keempat  ciri  tersebut  pada  prinsipnya  sama,  yaitu  menunjukkan  sifat  homogenitas  atau derajat  keabuan  yang  sama  antar  pikselnya  dan  kookurensi  yang  berarti  kejadian  bersama satu level nilai piksel bertetangga dengan satu level nilai piksel lainnya.

## Gambar 4. Hasil Pengujian Tiap Ciri
Pada  proses  pengujian  selanjutnya  akan  dilakukan  pengujian  dengan  metode  klasifikasi  k- Nearest Neighbour pada nilai k yang dapat menghasilkan tingkat akurasi tertinggi.
3.1.3 Analisis Pengaruh Parameter k pada Metode k- Nearest Neighbour terhadap Akurasi Sistem
Metode k- Nearest Neighbour ini digunakan untuk mengklasifikasikan citra kayu menjadi dua class, yaitu : kayu normal (tanpa cacat) dan kayu rusak (cacat berupa cacat mata kayu maupun cacat berupa retakan pada kayu). Pada proses pengujian ini akan menggunakan variabel tetap dan variabel berubah. Variabel tetap yang digunakan adalah parameter tingkat akurasi data tertinggi pada proses pengujian sebelumnya, yaitu :
1. Layer yang digunakan adalah layer saturation pada citra HSV.
2. Nilai t pada metode SUSAN Edge Detector adalah t = 0,1.
3. Mask Size pada metode SUSAN Edge Detector yang digunakan adalah 3.
4. Ekstraksi ciri statistik orde kedua dengan parameter ciri, antara lain adalah : angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM).
Sedangkan  variabel  yang  berubah,  yaitu  k  =  1;  3;  dan  5  dengan  metode  jarak Euclidean Distance.
Hasil  pengujian  parameter  k  terhadap  akurasi  yang  menghasilkan  grafik  pada  Gambar  5. Akurasi tertinggi, sebesar 90,67% diperoleh saat nilai k = 1, untuk ciri angular second moment (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM) pada ekstraksi ciri statistik orde  kedua.  Dari  pengujian  tersebut,  diperoleh  bahwa  semakin  besar  nilai  k  maka  tingkat akurasi  akan  semakin  berkurang,  dan  semakin  membuat  batasan  antar  setiap  klasifikasi semakin kabur.
89.00% 89.33% 84.00% 86.33% 86.67% 90.67% 89.00% 90.67% 90.67% 90.67% 90.00% 80.00% 82.00% 84.00% 86.00% 88.00% 90.00% 92.00% Tingkat Akurasi Tiap Ciri Akurasi
Gambar 5. Hasil Pengujian Parameter k pada Metode k- Nearest Neighbour

## 4. KESIMPULAN
Pada penelitian ini telah dirancang sebuah sistem pendeteksian kayu dengan kondisi normal (tanpa cacat) dan rusak (cacat dengan cacat mata kayu atau cacat berupa retakan pada kayu) dengan metode SUSAN Edge Detector dan ekstraksi ciri statistik orde kedua, dengan tingkat akurasi sebesar 90,67% dan waktu komputasi 2,5 detik. Berdasarkan implementasi dan hasil pengujian pada sistem, diperoleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode SUSAN Edge Detector dapat mendeteksi cacat pada kayu dengan parameter nilai threshold (t) = 0,1; mask size = 3.
a. Semakin  besar  nilai  t  maka  jumlah  piksel  yang  memiliki  derajat  kecerahan  yang mirip dengan nucleus akan makin berkurang. Sehingga hasil edge response menjadi tidak optimal.
b. Parameter mask size tidak berpengaruh terhadap sistem, karena semua mask yang ada  pada  USAN  area  akan  meliputi  keseluruhan  struktur  dari  sebuah  citra  kayu pada setiap area yang telah dipetakan.
2. Metode  ekstraksi  ciri  statistik  orde  kedua  pada  ciri angular  second  moment  (ASM), correlation, variance, dan inverse different moment (IDM) menunjukkan sifat homogenitas atau  derajat  keabuan  yang  sama  antar  pikselnya  dan  kookurensi  yang  berarti  kejadian bersama satu level nilai piksel bertetangga dengan satu level nilai piksel lainnya.
3. Pada  klasifikasi  k-NN  menggunakan  nilai  k  =  1  dan  jarak Euclidean  Distance.  Semakin tinggi nilai k maka akan semakin membuat batasan antar setiap klasifikasi kayu semakin kabur

## DAFTAR RUJUKAN
Achsani,  F.  (2015). Deteksi  Adanya  Cacat  Pada  Kayu  Menggunakan  Metode  Local  Binary Patern. Bandung: Telkom University.
Anna,  A.  and  Rizal,  A.  and  Novamizanti,  L.  (2011). Analisis  Deteksi  Wajah  Menggunakan Deteksi Tepi. Bandung: Telkom University.
90.67% 90.67% 90.67% 90.67% 89.00% 87.33% 88.33% 88.67%
86.67% 86.67% 88.00% 88.33% 84.00% 85.00% 86.00% 87.00% 88.00% 89.00% 90.00% 91.00% ASM Correlation Variance IDM Pengaruh Nilai k Terhadap Akurasi 1 3 5
Novamizanti, L., Kurnia, A. (2015). Analisis Perbandingan Kompresi Haar Wavelet Transform dengan Embedded Zerotree Wavelet pada Citra. Elkomika, 3 (2), 161-176.
Survey Badan Pusat Statistik. (2017). [online] Arab Saudi, Pasar Ekspor Kayu Lapis Terbesar
Ketiga Indonesia. Diakses pada tanggal 10 Oktober 2017 dari http://databoks.katadata.co.id/datapublish/2017/03/03/saudi-pasar-ekspor-kayu-lapis- terbesar-ketiga-indonesia?_ga=2.228940508.1356231837.1507523653-
740541824.1507523653.
Gonzales, R, Woods R. (2008). Digital Image Processing, Third Edition. Prentice Hall.
Jabo,  S.  (2011). Machine  Vision  for  Wood  Defect  Detection  and  Classification.  Sweden: Chalmers University of Technology.
Kadir, A., & Susanto, A. (2013). Teori dan Aplikasi Pengolahan Citra. Yogyakarta: Andi.
Praja, MPK. (2015). Implementasi Sistem Pendeteksi Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Gabor Wavelet Transform. Bandung: Telkom University.
Prasetyo, E. (2012). Data Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan Matlab. Yogyakarta: Andi.
Mahendra, SB. and Novamizanti, L. and Atmaja, R.D. (2015). Deteksi Ada Tidaknya Cacat Pada Kayu Menggunakan Metode Ekstraksi Ciri Statistik. Bandung: Telkom University.
Smith,  S.,  &  Brady,  J.  (1997).  SUSAN  -  A  New  Approach  To  Low  Level  Image  Processing . International Journal of Computer Vision.
WU, H., Junya, I., Shioyama, T., CHEN, Q., & & SIMADA, Y. (2001). Automatic Facial Feature Points Detection with SUSAN Operator . Proceedings of the Scandinavian Conference on Image Analysis, (pp. 257-263).